最终目标是对transact_data$qty中product_info所在transact_data$productId以及product_info所在位置的每条记录的总量（transact_data$date）求和在product_info$beg_date和product_info$end_date之间。
数据框如下：
product_info <- data.frame(productId = c("A", "B", "A", "C","C","B"),
old_price = c(0.5,0.10,0.11,0.12,0.3,0.4),
new_price = c(0.7,0.11,0.12,0.11,0.2,0.3),
beg_date = c("2014-05-01", "2014-06-01", "2014-05-01", "2014-06-01","2014-05-01", "2014-06-01"),
end_date = c("2014-05-31", "2014-06-31", "2014-05-31", "2014-06-31","2014-05-31", "2014-06-31"), stringsAsFactors=FALSE)
transact_data <- data.frame(productId=c('A', 'B','A', 'C','A', 'B','C', 'B','A', 'C','A', 'B'),
date=c("2014-05-05", "2014-06-22", "2014-07-05", "2014-08-31","2014-05-03", "2014-02-22",
"2014-05-21", "2014-06-19", "2014-03-09", "2014-06-22","2014-04-03", "2014-07-08"),
qty =c(12,15,5,21,13,17,2,5,11,9,6,4), stringsAsFactors=FALSE)
我的第一步是通过productId合并两个数据帧：
sku_transact_merge <-merge(x=product_info, y=transact_data, by = c("productId"))
下一步是计算数量总和：
sku_transact_merge$total_qty <- ifelse(sku_transact_merge$date >= sku_transact_merge$beg_date &
sku_transact_merge$date <= sku_transact_merge$end_date,
aggregate(qty ~ productId+beg_date+end_date,
data= sku_transact_merge, sum), 0)
结果不是我想要的，而且我收到的错误是
（list）对象无法强制输入'double'
非常感谢任何有关如何正确执行此逻辑的指示！
答案 0 :(得分：3)
这可能是使用dplyr() 执行此操作的另一种方法（如果您的数据集很大，这应该会有效）
library(dplyr)
df = subset(sku_transact_merge, date > beg_date & date < end_date)
df = subset(df, select= -c(date))
out = unique(df %>% group_by(productId,old_price) %>% mutate(qty = sum(qty)))
#> out
#Source: local data frame [6 x 6]
#Groups: productId, old_price
#productId old_price new_price beg_date end_date qty
#1 A 0.50 0.70 2014-05-01 2014-05-31 25
#2 A 0.11 0.12 2014-05-01 2014-05-31 25
#3 B 0.10 0.11 2014-06-01 2014-06-31 20
#4 B 0.40 0.30 2014-06-01 2014-06-31 20
#5 C 0.12 0.11 2014-06-01 2014-06-31 9
#6 C 0.30 0.20 2014-05-01 2014-05-31 2
或者您可以使用data.table
library(data.table)
out = setDT(df)[, list(qtynew = sum(qty)), by = list(productId, old_price)]
#> out
# productId old_price qtynew
#1: A 0.50 25
#2: A 0.11 25
#3: B 0.10 20
#4: B 0.40 20
#5: C 0.12 9
#6: C 0.30 2
答案 1 :(得分：2)
一种方法是循环遍历product_info中的元素，确定transact_data中的所有匹配产品并汇总其数量：
sapply(seq(nrow(product_info)), function(x) {
d <- product_info[x,]
sum(transact_data$qty[transact_data$productId == d$productId &
transact_data$date >= d$beg_date &
transact_data$date <= d$end_date])
})
# [1] 25 20 25 9 2 20
如果需要，您可以将其添加为product_info中的新列。
答案 2 :(得分：1)
product_info$total_qty <- aggregate(col~row,which(outer(product_info$productId,transact_data$productId,`==`)&outer(product_info$beg_date,transact_data$date,`<=`)&outer(product_info$end_date,transact_data$date,`>=`),arr.ind=T),function(x) sum(transact_data$qty[x]))$col;
product_info;
## productId old_price new_price beg_date end_date total_qty
## 1 A 0.50 0.70 2014-05-01 2014-05-31 25
## 2 B 0.10 0.11 2014-06-01 2014-06-31 20
## 3 A 0.11 0.12 2014-05-01 2014-05-31 25
## 4 C 0.12 0.11 2014-06-01 2014-06-31 9
## 5 C 0.30 0.20 2014-05-01 2014-05-31 2
## 6 B 0.40 0.30 2014-06-01 2014-06-31 20
首先，为三个匹配条件中的每一个构建逻辑矩阵，使用outer()将product_info中的每条记录与transact_data中的每条记录进行比较。这三个逻辑矩阵是逻辑AND，以形成一个最终的逻辑矩阵，表示哪些记录组合匹配。
outer(product_info$productId,transact_data$productId,`==`)
&outer(product_info$beg_date,transact_data$date,`<=`)
&outer(product_info$end_date,transact_data$date,`>=`)
## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12]
## [1,] TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [2,] FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [3,] TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [4,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE
## [5,] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
## [6,] FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE
然后，通过调用which()并TRUE确定包含arr.ind=T的行索引和列索引。行索引表示来自product_info的匹配记录（因为它位于outer()调用的左侧），列索引表示来自transact_data的匹配记录。
which(...,arr.ind=T)
## row col
## [1,] 1 1
## [2,] 3 1
## [3,] 2 2
## [4,] 6 2
## [5,] 1 5
## [6,] 3 5
## [7,] 5 7
## [8,] 2 8
## [9,] 6 8
## [10,] 4 10
由于我们要为qty中的每条记录对transact_data的{{1}}值求和，我们可以aggregate()按product_info分组col索引通过编写自定义聚合函数来索引row索引transact_data$qty和sum()索引，为每个col返回一个值。
row最后，我们可以将结果直接分配给aggregate(col~row,...,function(x) sum(transact_data$qty[x]))
## row col
## 1 1 25
## 2 2 20
## 3 3 25
## 4 4 9
## 5 5 2
## 6 6 20
以完成解决方案。
product_info$total_qty我不完全确定product_info$total_qty <- ...$col;
是否始终返回由分组列排序的结果。我刚刚在Does aggregate() guarantee that the result will be ordered by the grouping columns?问了这个问题。
另外，我刚刚意识到，如果aggregate()中的所有记录都没有product_info中的至少一个匹配记录，则直接分配将失败。
如果违反了这些假设中的任何一个，则可以按如下方式修复解决方案：
transact_data现在，我们必须构建一个长度等于product_info$total_qty <- with(aggregate(col~row,which(outer(product_info$productId,transact_data$productId,`==`)&outer(product_info$beg_date,transact_data$date,`<=`)&outer(product_info$end_date,transact_data$date,`>=`),arr.ind=T),function(x) sum(transact_data$qty[x])),col[match(1:nrow(product_info),row)]);
product_info;
## productId old_price new_price beg_date end_date total_qty
## 1 A 0.50 0.70 2014-05-01 2014-05-31 25
## 2 B 0.10 0.11 2014-06-01 2014-06-31 20
## 3 A 0.11 0.12 2014-05-01 2014-05-31 25
## 4 C 0.12 0.11 2014-06-01 2014-06-31 9
## 5 C 0.30 0.20 2014-05-01 2014-05-31 2
## 6 B 0.40 0.30 2014-06-01 2014-06-31 20
中的行数和match() $col的完整向量，而不是取消引用product_info的最后一步。 } sums（在qty内）到它们对应的索引（在col内），在with()的帮助下。
row